Un modelo de aprendizaje automático podría predecir la supervivencia al coronavirus SARS-CoV-2, causante de la Covid-19, mediante un análisis de sangre de una persona gravemente enferma, evidenció hoy un estudio.
Publicado en la revista estadounidense PLOS Digital Health, los autores describieron cómo analizaron los niveles de 321 proteínas en plasma sanguíneo de pacientes con el patógeno en estado crítico tratados en dos centros de atención médica independientes en Alemania y Austria.
Los investigadores identificaron 14 de ellas que, con el tiempo, cambiaron en direcciones opuestas para los ingresados en cuidados intensivos que sobrevivieron en comparación con quienes perdieron la vida.
Luego, el equipo encabezado por los profesores germanos Florian Kurth y Markus Ralser de la universidad de Ciencias Médicas de Berlín, desarrolló un modelo de aprendizaje automático para vaticinar la supervivencia.
El enfoque, según el texto, demostró un alto poder predictivo al acertar el resultado en 18 de 19 pacientes que sobrevivieron y cinco de igual cantidad que fallecieron.
Los científicos concluyeron que las pruebas de proteínas, si se validan en grupos de ensayos más grandes, pueden ser útiles tanto para identificar a las personas con el mayor riesgo de mortalidad como para evaluar si un tratamiento determinado cambia la trayectoria proyectada de un paciente individual.
Los sistemas de atención médica de todo el mundo luchan para acomodar un gran número de personas gravemente enfermas con la Covid-19 que necesitan atención sanitaria especial, advierten expertos en el tema.
Reconocen, además, que las evaluaciones de riesgo clínicamente establecidas en la medicina de cuidados intensivos, como SOFA o APACHE II, muestran solo una confiabilidad limitada para predecir los impactos futuros del padecimiento provocado por la actual pandemia.